Metodos cuantitativos proyección del mercado
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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES
METODOS CUANTITATIVOS PARA PROYECTAR EL MERCADO
CURSO: FORMULACION DE PROYECTOS
PROFESORA:ENCALADA BACA, GLADYS
INTEGRANTES: AYALA QUIROZ, FRIDA
BECERRA PINEDO, GUILLERMO RAMIREZ CHAMORRO, SILVIA MARIBEL
SACSA CENTENO, DANIELA YUPANQUI GARCIA, MILUSKA
MÉTODOS DE PROYECCIÓN DE MERCADO
La efectividad del método elegido se evaluara en función a:
Precisión Sensibilidad Objetividad
Se requiere conocer el comportamiento de los componentes del estudio de mercado en el pasado, en el presente y en el futuro.
Pasado Presente Futuro
Los modelos y técnicas de proyección ayudan a determinar éste comportamiento futuro.
TECNICAS DE PROYECCION DEL
MERCADO
METODO CUALITATIVO (SUBJETIVO)
MÉTODO CUANTITATIVO
MÉTODOS CAUSALES
MODELO DE REGRESIÓN
MODELO ECONOMÉTRICO
MÉTODO DE ENCUESTAS DE
INTENCIONES DE COMPRA
MODELO DE INSUMO
PRODUCTO
MÉTODOS DE SERIES DE TIEMPO
PROMEDIOS DE MÓVILES SIMPLE
ALISAMIENTO EXPONENCIAL
MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN
METODOS CUANTITATIVOS Se le llama método cuantitativo o investigación
cuantitativa a la que se vale de los números para examinar datos o información.
MODELOS CAUSALES
MODELOS DE SERIES DE
TIEMPO
METODOS CUANTITATIVOS
Se basa en la siguiente expresión matemática, que relaciona dos variables, sea Y, la variable dependiente y X, la variable independiente
MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
Y (x)= a + b x
Y (x)= Valor estimado de la
variable dependiente para
un valor específico de la variable
independiente (x)
X = Valor especifico de la
variable independiente
a= Punto de intersección de la línea de regresión
con el eje b
b = Pendiente de la línea de
regresión
CRITERIO DE LOS MINIMOS CUADRADOS
Permite que la línea de la regresión de mejor ajuste, minimice la suma de las desviaciones cuadráticas entre los valores reales y estimados de la variable dependiente
AL MINIMIZAR LA SUMATORIA DE ERRORES
AL CUADRADO, SE DERIVAN LAS SIGUIENTES
EXPRESIONES PARA LA PENDIENTE Y EL
INTERCEPTO
DONDE:X e Y =Son las mediadas de las variablesn=Número de observaciones
CASO PRACTICO
Por ejemplo, supóngase que los antecedentes históricos de producción y ventas de un determinado producto son los q se muestran en el cuadro 5.1. No obstante, es necesario aclarar que se debe contar con numero significativo de observaciones para que la estimación sea veraz y las conclusiones derivadas de la relación entre variables sean consistentes.
Se desea hallar la demanda esperada para el año 2008
CUADRO 5.1
REEMPLAZO DE LAS ECUACIONES
De esta forma, la ecuación final de regresión es:
Para estimar la demanda esperada en 2008 (x=6), se remplaza
MODELO ECONOMÉTRICO
Es un sistema de ecuaciones estadísticas que interrelacionan a las actividades de
diferentes sectores de la economía y ayudan a evaluar la repercusión sobre la demanda
de un producto o servicio.
REQUIERE
Identificar las variables que
influyan en lo que se va a estudiar
Formular una relación entre el
conjunto de variables
Introducir la “perturbación aleatoria” lo que permite razonar
en términos probabilísticos y no
exactos.
COMPONENTES VARIABLES
Son los factores o entes elementales que actúan
en un fenómeno, que explican y determinan el
modelo
VARIABLES ENDÓGENAS: Aquellas que vienen explicadas por elfuncionamiento del modelo.
VARIABLES EXÓGENAS: Aquellas que inciden sobre el modelodesde el exterior; peroinfluyen en el comportamiento de las endógenas.
Ejemplo: Podríamos decir que el Desempleo es una variable endógena ya que depende del PBI (variable exógena)
PARÁMETROS Son magnitudes que permanecen constantes dentro de un fenómeno
económico concreto
PARÁMETROS DE POSICIÓN:Son los que entran en el momento de primer orden y miden las fluctuaciones de las variables exógenas sobre la variable endógena.
PARÁMETROS DE DISPERSIÓN: Que se refieren a la varianza de las perturbaciones aleatorias.
Los parámetros solo pueden interpretarse en términos de la variable que acompañan en la relación.
ETAPAS
1) ESPECIFICACIÓN
Cuando se han definido las variables (endógenas, exógenas) que explican y determinan el modelo, los parámetros
estructurales que acompañan a las variables, las ecuaciones y su formulación
en forma matemática, la perturbación aleatoria que explica la parte no sistemática
del modelo, y los datos estadísticos.
2) ESTIMACIÓN
Cuando se asigna valores numéricos a los parámetros de las ecuaciones del
modelo.
3) CONTRASTE Se someten los parámetros y la variable aleatoria a unos contrastes estadísticos
para cuantificar en términos probabilísticos la validez del modelo estimado.
Luego se da la aplicación del modelo conforme al objetivo
del mismo.
SON ÚTILES PARA:
Análisis estructural y entender cómo
funciona la economía.
Predicción de los valores futuros de las variables económicas.
Simular con fines de planificación distintas posibilidades de las variables exógenas.
Simular con fines de control valores óptimos
de variables instrumentales de
política económica y de empresa.
EJEMPLO
Podríamos decir que el precio es causa de la cantidad demandada, esto es, que variaciones en el precio (causa) provocan variaciones (efecto) en la cantidad demandada, y no al revés. Otro tanto podríamos decir de la renta y el consumo, de los tipos de interés y de la inversión, etc.En definitiva, de un modelo económico comoy = f (x)que relacionase, por ejemplo, consumo y renta, debería ser especificado, por ejemplo a través de cualquiera de las siguientes expresiones:Consumo= α+βx renta ⇔Y= α+β.X 0<β<1Consumo= α+βx 1/renta ⇔Y= α+β.1/X β<0α yβ son los parámetros que establecen, precisamente, la cuantificación del fenómeno.
La econometría nos ofrece métodos para estimar tales coeficientes. De esta forma si la estimación del modelo econométrico nos diera una expresión comoy =100 + 0.7xEsta expresión vendría a decir que el 70% de la renta se dedica al consumo, junto a un consumo autónomo de 100 unidades. Quedaría así cuantificado el fenómeno.Esta variable aleatoria (u), que es no-observable, sustituye a todas aquellas variables que, influyendo en la variable objeto de estudio, han sido excluidas del modelo. El modelo, en términos genéricos se expresaría como:y = f (x,u)Es decir, el consumo ya no sólo es función de la renta, sino que también lo es de (u). En general este término se introduce en términos aditivos, por lo que podríamos obtener la ecuación como:y =α + βx + uEste es un ejemplo de un modelo econométrico, y está compuesto por la suma de un componente determinista (α + β x) y un componente ⋅aleatorio.
MODELO ENCUESTAS DE INTECIONES DE
COMPRA Utilizando determinado
modelo de encuesta para descubrir y conocer
cuáles son las necesidades de sus
clientes.
Se sabe exactamente cuáles son las preferencias de los clientes, cuáles son sus servicios o productos preferidos y qué es lo que
compran realmente.
RECOPILACION
REGISTRO
ANÁLISIS SISTEMÁTICO
ENCUESTA
MARCA COMPETENCIA MEJOR NEGOCIO
Es un proceso científico y para
obtener los mejores resultados se
necesita tomar decisiones
Intención de compra
Intención de compras: General Incluya una serie de datos personales que quiere obtener. Mida las características y sugerencias de productos para objeto de mejoramiento.
Intención de compras: Al por menorEnfoque especial en compras al por menor. Evalúe la satisfacción y experiencia de compra de sus clientes y la probabilidad de futuras visitas y adquisiciones. Haga un análisis demográfico
Intención/propósito de compra vía online
Evalúe la satisfacción y experiencia de compra de sus clientes realizados vía online y la probabilidad de futuras visitas y adquisiciones. Haga un análisis demográfico.
Intención de compra en Productos o Servicios
Evalúe la percepción de sus consumidores sobre un producto o servicio específico y la intención de compra en el futuro.
Intención de compra en Servicios Profesionales
Evalúe la satisfacción del compromiso de los servicios profesionales prestados y la probabilidad de llegar a futuros acuerdos.
Valor en Servicios personalesEvalúe las características de valor en los clientes, niveles de precio para la compra. Para proveedores de servicio.
Evaluación del ProductoIdentifique las características y preferencias, opciones de precios y productos de la competencia.
Compromiso en serviciosEvalúe las características de valor en los clientes, niveles de precio y probabilidad de compra. Para contratistas.
Perspectiva sobre un producto o servicio
Puede obtener las valoraciones que dan sus compradores. Entonces, puede incrementar sus ventas haciendo campañas vía e-mail o su sitio web en base a las perspectivas logradas en la encuesta.
MODELO INSUMO DE PRODUCTO
Puede definirse como un método de análisis, utilizado tanto en economía teórica como aplicada, que tiene por objeto encontrar las relaciones entre los diferentes factores de producción utilizados y el producto que se obtiene de ellos.
La Matriz o Tabla de Insumo-Producto es una representación de las macro magnitudes básicas de la economía de un país para un período dado, generalmente un año.
Sectores de
Destino
Sectores de
Origen
Demanda Intermedia
Primario
Secundario
Terciario
Demanda Final
Consumo Familias
Consumo Gobierno
Inversión
Exportaciones
Valor Bruto de la
Producción
Importaciones
Valor Agregado BrutoInterno Total
Primario
Secundario
Terciario
(I)
Compraventa de
Insumos Nacionales
(II)
Compraventa de Bienes de consumo, de Inversión y
Exportaciones
(III)=(I)+(II)
Valor Bruto
De la
Producción
Importaciones
(IV)
Importaciones de
Insumos
(V)
Importaciones de
Bienes Finales
(VI)=(IV)+(V)
Importaciones
Totales
Componentes del
Valor Agregado
Bruto Interno
(VII)
Valor Agregado por los
Sectores de Destino
Intermedio
(VIII)
Valor Agregado por
El Gobierno (consumo)
(IX)=(VII)+(VIII)
Valor Agregado
Bruto Total
Valor Bruto de
La Producción
Y Demanda
Final
Valor Bruto
De la Producción
(X)=(I)+(IV)+(VII)
Demanda Final
(XI) = (II)
• La matriz consta de dos partes: “Demanda Intermedia” y “Demanda Final”, teniendo en cuenta la clasificación de los Bienes:
•Son los Insumos, sirven para producir otros Bienes y
•se agotan en el proceso de producción. Ej. Harina para
•producir pan, o energía eléctrica necesaria para producir
•automóviles.
Bienes Intermedios:
•Se aplican directamente a la satisfacción
•de las necesidades. Ej. alimentos; una “plancha” para uso doméstico.
Bienes de Consumo:
•Sirven para producir otros Bienes y no
•se agotan en el proceso de producción. Ej. una maquinaria
Bienes de Inversión:
MODELOS DE SERIES DE TIEMPO
Se refiere a la medición de valores de una variable en el tiempo a intervalos espaciados uniformemente
observando las variables en periodos de tiempo regulares.
Se trata de una previsión basada en los datos pasados
Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro.
Se obtiene
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO
Series de Tiempo
Objetivo
Determinar un patrón básico
del comportamiento
que permita
Proyección futura de la variable
deseada
En base a
información histórica
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO
X
Y
Comp. tendencia
TENDENCIA
Crecimiento o declinación en el largo plazo del valor promedio de la variable.
Tales como:
Cambios en la población, en las características demográficas de la misma, cambios en los ingresos, en la salud, en el nivel de educación y tecnología.
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO
COMPONENTE ESTACIONAL
fluctuaciones que se repiten en forma periódica.
Tales como:
Factores climáticos, estaciones del año, . X
Y
Comp. tendencia
Comp. cíclico
Comp. estacional
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO
VARIACIÓN NO SISTEMÁTICA
factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo.
Tales como:
inundaciones, huelgas, terremotos, etc
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO
X
Y
Comp. tendencia
Comp. cíclico
COMPONENTE CÍCLICO
Divergencias que se da por efecto combinado de
fuerzas económicas, sociales, políticas,
tecnológicas, culturales y otras existentes en el
mercado.Ejemplo:
Ciclos comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de la prosperidad, recesión, depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o las costumbres sociales.
PROMEDIOS DE MOVILES SIMPLES:
Suaviza los datos al promediar observaciones consecutivas en la serie de tiempo. Este método es adecuado cuando no hay componente de tendencia ni estacionalidad, sin embargo hay alternativas si se presentan estos patrones.
Tiene una amplitud de pronóstico corta siguiendo una línea paralela.
Ejemplo:Se desea predecir el empleo durante los próximos 6 meses en el segmento de metales con los datos de los últimos 60 meses. Se usa el método de promedio móvil si no se tienen patrones bien definidos de tendencia o estacionalidad en los datos.1 Open worksheet EMPLOY.MTW.2 Seleccionar Stat > Time Series > Moving Average.3 En Variable, seleccionar Metals. En MA length, poner 3. 4 Seleccionar Center the moving averages. 5 Seleccionar Generate forecasts, y poner 6 en Number of forecasts. Click OK.Los resultados obtenidos se muestran a continuación:
Moving Average for Metals Data MetalsLength 60NMissing 0
Moving Average Length 3
Accuracy Measures MAPE 1.55036MAD 0.70292MSD 0.76433
Forecasts Period Forecast Lower Upper61 49.2 47.4865 50.913562 49.2 47.4865 50.913563 49.2 47.4865 50.913564 49.2 47.4865 50.913565 49.2 47.4865 50.913566 49.2 47.4865 50.9135
Index
Meta
ls
635649423528211471
52
50
48
46
44
42
40
Moving AverageLength 3
Accuracy MeasuresMAPE 1.55036MAD 0.70292MSD 0.76433
Variable
Forecasts95.0% PI
ActualFits
Moving Average Plot for Metals
Interpretación de resultados Se obtiene la gráfica de serie de tiempo mostrando los valores observados y estimados (un periodo adelante), además de los seis pronósticos. Note que el patrón de datos estimados va detrás del patrón de datos.
ALISAMIENTO EXPONENCIAL
El método de alisamiento exponencial puede dar
una ponderación mayor a las observaciones más
recientes.
Las ponderaciones se asigna mediante la
constante , 0 < < 1.
El modelo se expresa como:
pronóstico = (último valor) + (1 - )(último
pronóstico)
Para poder generar un pronóstico a través del método de alisamiento
exponencial necesitamos el pronóstico más reciente.
la demanda que se presentó para ese período y una constante de suavizamiento α (alfa).
una constante de suavizamiento α (alfa).
Usted a incursionado en la venta de comida rapida y desea predecir el número de personas que asistirán en el los siguientes años mediante el alisado exponencial (α = 0,20). como dato la venta estimada del 2010 fue de 177
© 1995 Corel Corp.
EJEMPLO DE ALISADO EXPONENCIAL
Años Ventas reales
Ventas estimadas
2010 180 177
2011 168
2012 159
2013 175
2014 190
2015 186
Año RealPrevisión, Ft
(α = 0,20)
2010 180
2011 168
2012 159
2013 175
2014 190
2015 ND
(0.20)
SOLUCIÓN DEL ALISADO EXPONENCIAL
Año RealPrevisión, Ft
(α = 0,20)
2010 180 180(valor de ventasreales del periodoanterior)
2011 168
2012 159
2013 175
2014 190
2015 ND
(0.20)180
SOLUCIÓN DEL ALISADO EXPONENCIAL
Año RealPrevisión, Ft
(α = 0,20)
2010 180 (1 menos el valor)
2011 168
2012 159
2013 175
2014 190
2015 ND
(0.20)180 + (1-0.20)
SOLUCIÓN DEL ALISADO EXPONENCIAL
Año RealPrevisión, Ft
(α = 0,20)
2010 180
177 (dado)
2011 168
2012 159
2013 175
2014 190
2015 ND
(0.20)180 + (1-0.20)177 = 178
SOLUCIÓN DEL ALISADO EXPONENCIAL
© 1995 Corel Corp.
EJEMPLO DE ALISADO EXPONENCIAL
Años Ventas reales
Ventas estimadas
2010 180 177
2011 168 178
2012 159 176
2013 175 172
2014 190 173
2015 186 176
MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN
MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN
TENDENCIA
COMPONENTE CÍCLICO
COMPONENTE ESTACIONAL
COMPONENTE NO SISTEMÁTICO
MÉTODO DE DESCOMPOSICIÓN
S = T x C x Y x U
S: valor pronosticadoT: factor de tendenciaC: es el componente cíclicoY: Índice de estacionalidadU: la variación no sistemática
CONCLUSION
Al trabajar con los métodos cuantitativos para proyectar el mercado la empresa tendrá una visión de lo que necesitara en el futuro para satisfacer la demanda, esto quiere decir que con estas predicciones la empresa es capaz de desarrollar pronósticos de recursos (tiempo, equipos, fuerza de trabajo, compra de partes y materiales).
Si la predicción logra precisar las variaciones, la empresa utilizará con más eficacia sus recursos para satisfacer la demanda.
Dependiendo del método que la empresa utilice esta será capaz de tener pronósticos a corto, mediano y largo plazo.